严建文，聚变新能（安徽）有限公司董事长，国家智能制造专家委员会委员

当前，我国新型工业化进程迈入提质增效关键阶段，2025年规上工业增加值同比增长5.9%，累计建成7000余家先进级智能工厂，全国培育专精特新“小巨人”企业1.76万家，带动培育专精特新中小企业超14万家，智能制造渗透率持续提升，工业化发展水平稳步迈向中高端。但同时，产业转型仍面临“大而不强、全而不优”问题，核心技术对外依存度高、产业链协同不足、数字化转型不均衡等痛点突出。

人工智能作为新一轮科技革命的核心引擎，是打通“一产提质、二产升级、科研提效”的关键抓手。现阶段，AI赋能已从单点试点迈向全链渗透，但在工艺适配、可移植性、标准规范、软件国产化等方面仍存在明显短板。亟需通过系统性政策引导，推动AI赋能全产业链渐进有序落地，以技术突破带动产业升级，以标准规范保障赋能实效，全面提升生产能力与发展水平，为制造强国建设注入强劲动能。

当前AI赋能全产业链面临以下核心问题：

一、赋能脉络不清，跨领域协同不足

AI赋能未形成“顶层设计-场景落地-成效转化”清晰脉络，一产侧重种植养殖智能化，二产聚焦生产环节单点应用，科研领域侧重数据建模，三者间技术、数据、成果互通不畅；且行业内缺乏统一路径指引，企业盲目转型导致资源浪费，赋能效率大打折扣。

二、工艺适配不深，核心环节赋能薄弱

工业领域AI与工艺过程、零部件检验结合不紧密，通用大模型难以适配高端装备精密制造、化工连续生产等复杂场景；零部件的尺寸检测、性能预判多依赖传统手段，AI技术未深度融入研发设计、质量管控全流程，导致产品质量稳定性提升有限，未能充分发挥“节省时间、提升效率”的核心价值。

三、 技术可移植性差，规模化落地受阻

不同行业、不同规模企业的生产场景差异大，现有AI解决方案多为定制化开发，缺乏标准化模块，在规上企业与中小企业间、不同细分行业间难以快速移植；中小企业受限于资金、人才，无法适配复杂AI系统，导致赋能覆盖面不足，产业整体升级步伐缓慢。

四、 行业标准缺失，赋能实效难以保障

AI赋能缺乏统一的行业标准，在数据采集规范、模型性能评估、安全合规要求等方面无明确依据，企业应用AI后生产能力、产品质量的提升效果无法量化评估；部分企业盲目追求“AI化”，忽视实际生产需求，导致赋能流于形式，未能真正推动产业升级优化。

五、 软件国产化滞后，核心能力受制于人

工业AI核心软件（如工业仿真、智能控制、数据建模工具）多依赖进口，国产化率不足30%，存在“卡脖子”风险；国产软件在兼容性、稳定性、场景适配性上差距明显，难以支撑高端制造、科研攻关等核心领域的AI深度赋能，制约了产业自主可控能力提升。

六、 转型节奏失衡，缺乏渐进有序路径

部分企业急于求成，盲目推进全流程AI改造，导致投入与产出不匹配；部分企业因顾虑转型风险停滞不前，未能根据自身工业化基础分阶段推进，形成“转型快的难落地、转型慢的跟不上”的失衡局面，整体赋能成效参差不齐。

为此建议：

一、 理清AI赋能全产业链脉络，打通两产+科研协同通道，由工信部牵头，科技部，农业农村部参加构建“三维赋能脉络体系”：一产聚焦智慧农业，推动AI在精准种植、畜禽养殖、农产品分选上的应用，提升农业生产效率；二产深耕智能制造，以规上企业为龙头，推动AI覆盖研发设计、工艺优化、零部件检测、生产管控、供应链协同全流程；科研领域强化AI在数据建模、实验仿真、成果转化上的赋能，加速核心技术攻关，形成“一产提质、二产升级、科研提效”的联动格局建立跨领域协同平台，整合农业、工业、科研领域的技术资源与场景需求，推动AI技术、数据成果跨领域流通，打造“技术研发-场景验证-全链应用”的闭环生态，提升赋能整体效率。

二、深耕工艺与零部件核心环节，提升AI赋能精准度与实效性，由工信部牵头开展“AI+工艺优化”专项行动，针对高端装备、汽车制造等重点行业，支持企业联合相关科研院所开发适配具体工艺的AI模型，如锻造工艺参数智能优化系统、零部件精度AI检测工具，实现工艺过程智能化管控，零部件检测核验精准高效，切实节省时间、提高效率。推广“AI+全流程质量管控”模式，在零部件生产、成品组装、出厂检测等环节部署AI视觉检测、性能预判系统，实现质量问题秒级识别、根因快速定位，推动产品合格率稳步提升，筑牢产业升级基础。

三、加快出台AI赋能行业标准，规范赋能全流程，由工信部牵头，联合企业、科研院所制定AI赋能行业统一标准，明确数据采集规范、模型性能指标、安全合规要求、成效评估体系，涵盖“赋能前基础评估-赋能中过程管控-赋能后效果验收”全环节，量化生产能力提升、产品质量改善等核心指标，确保赋能有标准、可衡量、能落地。建立标准动态更新机制，根据技术迭代与产业需求，每年修订完善标准内容，同步推广标准落地案例，引导企业按标准推进AI赋能，避免盲目投入。

四、攻坚工业AI软件国产化，筑牢自主可控根基， 设立“工业AI软件国产化专项基金”，重点支持工业仿真、智能控制、数据建模等核心软件研发，对国产AI软件在企业的应用给予财政补贴，鼓励制造企业与软件企业联合攻关，开发适配高端装备制造的国产化AI系统。建立国产工业AI软件认证体系，遴选优质产品纳入“国产化推荐目录”，推动在航空航天、核电等关键领域优先采用国产软件，三年内实现核心工业AI软件国产化率提升至50%以上，切实提升产业自主能力。